生成AIや大規模言語モデル（LLM）の普及により、検索体験は「リンクを探す行為」から「AIに答えを生成してもらう行為」へと変化しています。こうした環境では、従来のSEOだけでなく、AIにどのように理解・参照されるかを意識したAIO / LLMO（AI最適化・大規模言語モデル最適化）が重要になりつつあります。
その流れの中で、Adobe LLM Optimizerは、AI検索におけるブランド発見を支援する新ツール「Adobe LLM Optimizer」を発表しました。企業が自社情報をAI検索の文脈で適切に伝えることを目的とした点が特徴です。
この記事では、Adobe LLM Optimizerの概要や機能を整理しながら、どのように活用を考えるべきかを解説します。
Adobe LLM Optimizerとは何か
LLM時代の検索環境を前提とした設計
Adobe LLM Optimizerは、大規模言語モデル（Large Language Model）を活用した検索体験を前提に、企業やブランド情報がどのように扱われるかを分析・最適化するためのツールです。
検索結果の順位だけでなく、AIが回答文を生成する際の「参照情報」として選ばれるかどうか、という観点を重視して設計されている点が従来型SEOツールとの違いと言えます。
AI検索では、必ずしも特定のページが直接表示されるとは限らず、複数の情報源が要約・再構成される点を前提に考える必要があります。
AIO / LLMOとの関係性
検索最適化の評価軸の変化
AIO / LLMOでは、「AIが理解しやすい情報構造か」「文脈として引用されやすいか」といった視点が重要になります。Adobe LLM Optimizerは、こうした評価軸を可視化・分析するための補助的な役割を担います。
ただし、LLMの内部ロジックはブラックボックスであり、完全に再現・制御できるものではありません。本ツールも、あくまで傾向把握と改善判断を支援する位置づけと考えるのが現実的です。
ブランド発見が重視される背景
AI検索における情報接点の変化
AI検索では、ユーザーが入力した質問に対し、AIが複数の情報を統合して回答を生成します。そのため、企業名や商品名が「文脈の中で自然に登場するかどうか」が、従来以上に重要になります。
従来検索との違い
- リンククリック前提ではなく、回答文内で完結するケースが増えている
- 情報の網羅性よりも、意味的な関連性が重視されやすい
- ブランド名が直接検索されない場合でも言及される可能性がある
Adobe LLM Optimizerの主な機能
AI検索向けの可視性分析
Adobe LLM Optimizerでは、ブランドや商品がAI検索の文脈でどのように扱われているかを分析できます。これは、単なるキーワード順位ではなく、意味的な関連性を把握するための指標と考えられます。
代表的な機能の方向性
- AI回答内でのブランド言及状況の把握
- 関連トピック・質問との結びつき分析
- 複数チャネルにまたがる情報一貫性の確認
データ活用とパーソナライズ
既存の顧客データやコンテンツ資産を活用し、ユーザーの関心や検索意図に近い形で情報を整理・提示する支援も特徴の一つです。
ツール名や機能だけでなく、「どのような役割でAIに参照されるか」をセットで整理することが、LLMO視点では重要になります。
Adobe LLM Optimizer：AI時代の新しいWeb集客
AI（人工知能）を使って情報を探す人が増える中、これまでの検索エンジン対策（SEO）だけでは不十分になってきました。 Adobe LLM Optimizer（アドビ・エルエルエム・オプティマイザー）は、AIによる検索結果で自社の製品やブランドを正しく、魅力的に表示させるための最新ツールです。
LLM（大規模言語モデル）とは、ChatGPTなどのAIが言葉を理解し、文章を作るための土台となる仕組みのことです。
1. AI検索エンジンでの「見られ方」をチェックする
AIによる情報の引用状況を可視化
顧客がAIに質問した際、自社の情報がどのくらい引用されているかを把握します。 AIエージェント（AI Agent：ユーザーに代わって調べ物をするプログラム）が、どのように自社の情報を扱っているかを分析することが可能です。
独自のスコアで掲載順位を追跡
- GEO（生成エンジン最適化）スコアの取得：AIがどれだけ自社ブランドを優先的に紹介しているかを数値化します。
- シェア・オブ・ボイス（占有率）の比較：AIの回答の中で、競合他社と比べてどのくらい自社が言及されているかを比べます。
2. AIに選ばれるためのコンテンツ作り
実用的な改善案を自動で取得
AIに正しく情報を読み取ってもらうための、技術的な改善ポイントを自動でリストアップします。 ブランドに関する質問に対し、AIが参照するサイト内外のソース（情報源）を最適な状態へと整えます。
スピーディーな更新と安全な連携
- ワンクリック公開：Adobe Experience Manager Sites（Webサイト管理ツール）などと連携し、修正をすぐに反映できます。
- 最新規格への対応：MCP（モデル・コンテキスト・プロトコル：AI同士がデータをやり取りする際の共通ルール）などの標準規格を使い、安全に社内システムと繋げます。
AIが情報を「読み取りやすい」構造にサイトを整えることで、回答の引用元として選ばれる確率が高まります。
3. AI経由の成果をビジネスの成長につなげる
AIがもたらす効果を「見える化」
AIチャットボットなどでの露出が、実際の購入や問い合わせにどれだけ結びついたかを測定します。 単に「表示された回数」だけでなく、エンゲージメント（顧客の反応）や将来的なトラフィックの価値を金額換算で予測します。
レポート機能でチームと共有
- すぐに使えるレポート作成：AI対策がどれだけ売上に貢献したかを、社内のメンバーやリーダーに分かりやすく共有できます。
- 優先順位の決定：どの対策が最も効果的かを予測し、効率よく改善作業を進めることができます。
導入・活用を検討する際の視点
期待できる効果と注意点
メリットとして考えられる点
- AI検索におけるブランド露出状況を把握しやすくなる
- コンテンツ改善の方向性を検討する材料になる
- SEOとAIOを分断せずに考えやすくなる
注意しておきたい点
- AIの評価ロジックを完全に制御できるわけではない
- ツール導入だけで成果が保証されるものではない
- 中長期的な情報設計の見直しが前提となる
まとめ：AIO / LLMO時代の補助ツールとして捉える
SEOの延長ではなく視点の拡張として
Adobe LLM Optimizerは、AI検索におけるブランド発見という新しい課題に対し、分析と改善のヒントを提供するツールです。従来のSEOを否定するものではなく、評価軸を拡張する存在として位置づけるのが適切でしょう。
AIにどのように理解され、どの文脈で参照されるかは、今後ますます重要になります。ツールを活用しつつも、情報設計やコンテンツの質そのものを見直す姿勢が、AIO / LLMO時代には求められます。